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J-GLOBAL ID：201702265539618049   整理番号：17A1728476

生活への逐次特徴説明をもたらす【Powered by NICT】

Bringing sequential feature explanations to life

著者 (4件)： Mokoena Tshepiso (Council for Scientific and Industrial Research) ,  Lebogo Ofentswe (Council for Scientific and Industrial Research) ,  Dlaba Asive (Council for Scientific and Industrial Research) ,  Marivate Vukosi (Council for Scientific and Industrial Research)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： AFRICON  ページ： 59-64  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 多数の実世界アプリケーションにおいて,ヒトアナリスト検出し異常に興味を持っているだけでなく,理由の背後にある,異常として印つけた理由で行われ始めている。しかし,既存の異常検出器は異常を引き起こさなかったどのような分析情報を提供する。検出されたデータ点の逐次特徴説明(SFE)は分析者に提示した特徴の規則的配列は,既に示した特徴集合に含まれる情報までの時間で一つである解析者が意思決定をするのに十分であった。しかし,SFEsはユーザが異常をフィルタリングしてそのデータを浄化することを可能にするデータ解析プラットフォーム上で入手可能になる。Quirk,ループにおけるヒトアナリストを加えることをそのユーザ対話型異常検出システムの最初のを示した。第一に,ユーザからのデータを,データセットの異常を同定するためにユーザが指定した異常検出アルゴリズムを用いている。第二に,ユーザに関心のある各フラグ付きデータ点に対して,SFEを生成すると旗のあるデータ点明らかに強調を用いるSFEで規定された特徴に沿ったデータセットの逐次視覚表示を提供する。Quirkにより,分析者はフラグ付きデータ点は本当に異常か否か標識によるフィードバックを提供することを可能にした。この新しい情報によって,将来の解析異常データを自動的にする予測モデルを計算する。Quirkの機能と,システムの使用事例を提示して実世界データ解析シナリオに適用できるのを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 意思決定 ,  応用プログラム ,  予測モデル ,  視覚 ,  フィルタリング ,  *データ解析
準シソーラス用語： 検出アルゴリズム ,  対話型 ,  異常検出 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： その他の情報処理  (JE15050M) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 生活 ,  逐次 ,  説明